ResNet( (block1): Sequential( (0): Conv2d(1, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3)) (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU() (3): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1...
在本文中,我们将介绍如何使用PyTorch实现一个ResNet模型,并将其应用于解决FAMNIST(Fashion-MNIST)图像分类问题。ResNet是一个非常流行的卷积神经网络模型,用于解决图像分类任务。FAMNIST是一个包含10个类别的图像数据集,每个类别包含6000个训练样本和1000个测试样本。 2. 整体流程 我们将按照以下流程来实现PyTorch ResNe...
Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能,且不需要改动任何的代码。 下载地址: 本文使用 Pytorch 自动下载。 残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人...
通过torchvision.datasets.FashionMNIST 方法获取数据集 mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./Datasets/FashionMNIST', train=True, transform=transforms.ToTensor()) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./Datasets/FashionMNIST', train=False, transform=transforms...
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Pytorch 基于ResNet-18的服饰识别(使用Fashion-MNIST数据集) 更
3.5 图像分类数据集(Fashion-MNIST) 3.6 softmax回归的从零开始实现 3.7 softmax回归的简洁实现 3.8 多层感知机 3.9 多层感知机的从零开始实现 3.10 多层感知机的简洁实现 3.11 模型选择、欠拟合和过拟合 3.12 权重衰减 3.13 丢弃法 3.14 正向传播、反向传播和计算图 ...
print(type(mnist_train))print(len(mnist_train),len(mnist_test)) 输出: <class'torchvision.datasets.mnist.FashionMNIST'>6000010000 我们可以通过下标来访问任意一个样本: feature, label = mnist_train[0] print(feature.shape, label) # Channel x Height x Width ...
由于Fashion-MNIST数据比较简单,仅有一个通道的灰度图像,通过叠加几层卷积层并结合超参数优化,轻松实现91%以上的准确率。本文模型构建分为五个部分:数据读取及预处理、构建卷积神经网络模型、定义模型超参数以及评估方法、参数更新、优化。 1、数据读取及预处理 ...
同之前一样,我们在Fashion-MNIST数据集上训练ResNet。 lr,num_epochs,batch_size=0.05,10,256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,resize=96)d2l.train_ch6(net,train_iter,test_iter,num_epochs,lr,d2l.try_gpu())
在前面的一些章节中,我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet,它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而,我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。 假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子,然后将购买链接推荐给用...